#!/usr/bin/python3
# coding=utf-8

import numpy as np
import os
import torch
import torch.nn.functional as F

def gen_golden_data_softmin():
    # 配置参数（保持原有结构）
    dtype = np.float32
    input_shape = [8, 2048]  # 保持原有维度
    
    # 生成输入数据（范围设为-10到10）
    input_x = np.random.uniform(-10, 10, input_shape).astype(dtype)
    
    # 使用PyTorch的softmin函数
    input_tensor = torch.from_numpy(input_x)
    golden_tensor = F.softmin(input_tensor, dim=1)  # 按第1维（列方向）计算softmin
    golden = golden_tensor.numpy().astype(dtype)
    
    # 创建目录结构（保持兼容性）
    os.makedirs("./input", exist_ok=True)
    os.makedirs("./output", exist_ok=True)
    
    # 保留tiling参数（兼容性要求）
    tiling = np.array([16384, 8], dtype=np.uint32)
    tiling.tofile("./input/input_tiling.bin")
    
    # 保存数据文件
    input_x.tofile("./input/input_x.bin")
    golden.tofile("./output/golden.bin")

if __name__ == "__main__":
    gen_golden_data_softmin()